Simple Science

La science de pointe expliquée simplement

# Informatique# Vision par ordinateur et reconnaissance des formes# Graphisme

Méthode innovante pour générer des textures répétables

Une nouvelle méthode pour créer des textures diverses et fluides pour les graphismes informatiques.

Sam Sartor, Pieter Peers

― 6 min lire


Innovation de textureInnovation de texturerépétableélimine les motifs répétitifs.Une méthode de texture révolutionnaire
Table des matières

Créer des Textures pour les images, c'est super important dans le graphisme. Les textures donnent aux objets un aspect réaliste. Il y a plein de méthodes pour créer des textures, mais un problème courant, c'est qu'elles peuvent produire des motifs répétitifs. Ce papier parle d'une nouvelle façon de générer des textures qui peuvent être répétées sans motifs visibles. Cette méthode utilise des bords et des indications pour créer une gamme diversifiée de tuiles.

Contexte

Les textures sont partout dans le graphisme, des jeux vidéo à l'animation. Traditionnellement, créer des textures impliquait de copier des parties d'images existantes. Ça peut conduire à des motifs répétés qui ne sont pas très jolis. Les avancées récentes en apprentissage automatique, surtout dans les modèles génératifs, ont rendu possible la création de textures qui semblent plus naturelles et moins répétitives.

Les modèles génératifs comprennent mieux le contenu des images que les anciennes méthodes. Ils peuvent créer de nouvelles textures sans avoir besoin de grands ensembles de données d'entraînement. Cependant, ces modèles génèrent généralement des images entières d'un coup. Ça pose un défi lorsqu'on essaie de créer des textures qui peuvent s'imbriquer parfaitement. Pour résoudre ça, notre méthode génère des textures plus petites qui peuvent être répétées.

Aperçu de la méthode

Notre approche se concentre sur la création de jeux d'images carrelables avec différents styles. Au lieu de simplement copier des parties d'une image de référence, on utilise des connaissances provenant de modèles entraînés pour générer des textures variées. Le processus est guidé par des informations aux bords des tuiles, qu'on appelle conditions de bord.

On applique une technique appelée Inpainting, qui remplit les zones d'une image en fonction des pixels environnants. En définissant des conditions de bord appropriées, on peut s'assurer que les tuiles générées s'ajustent parfaitement quand elles sont carrelées.

Génération de textures carrelables

Structure de tuile de base

Pour créer une tuile de base, on commence avec une forme simple qui peut être répétée. On utilise une image existante comme référence pour établir les conditions de bord. L'idée, c'est de prendre des parties de l'image de référence qui définiront les bords de la tuile, en s'assurant que les bords s'ajustent quand les tuiles sont mises côte à côte.

Utilisation de l'inpainting

L'inpainting est une méthode où on remplit les zones manquantes ou indésirables d'une image. C'est utile pour générer l'intérieur de notre tuile une fois qu'on a établi les bords. L'intérieur est créé sans copier directement des parties de l'image de référence, ce qui garantit que la texture finale est unique.

Quand on utilise l'inpainting, il faut s'assurer que les régions de bord sont assez larges pour garantir une transition fluide. Les bandes de bord sont alignées pour qu'elles correspondent parfaitement avec les tuiles voisines, éliminant les jointures.

Création de tuiles variées

Pour rendre les tuiles plus intéressantes, on peut varier les détails aléatoires dans les mêmes conditions de bord. En changeant la graine interne utilisée pendant l'inpainting, on peut créer des textures légèrement différentes qui correspondent toutes à la même structure globale.

Différents schémas de carrelage

On peut aussi appliquer notre méthode à divers schémas de carrelage. Par exemple, on utilise des types spéciaux de tuiles appelées Tuiles Wang. Ces tuiles sont définies par des motifs de couleur à leurs bords, qui dictent comment elles peuvent se connecter entre elles. Notre méthode offre un moyen flexible de générer ces tuiles tout en maintenant leurs caractéristiques uniques.

Tuiles Wang et leurs défis

Les tuiles Wang peuvent carrelage un plan en se basant sur des couleurs de bords assorties. Cependant, elles font face à un défi connu sous le nom de problème des coins, où les coins des tuiles peuvent créer des motifs répétitifs. Notre méthode évite ces problèmes en permettant différentes formes et agencements de tuiles, augmentant la diversité de la texture finale.

Tuiles Wang duales

Pour résoudre les limitations des tuiles Wang standard, on introduit un nouveau concept appelé tuiles Wang duales. Cette méthode offre une diversité plus élevée dans la texture sans sacrifier un carrelage sans couture. Chaque tuile peut avoir des caractéristiques uniques selon les tuiles voisines.

En générant un ensemble de tuiles avec un mélange de couleurs, on crée une texture plus riche. Les tuiles interagissent également entre elles de manière à éliminer les répétitions visibles, ce qui donne un aspect plus naturel.

Génération de tuiles Wang de coin

Les tuiles Wang de coin sont une autre variante visant à résoudre le problème des coins. Contrairement aux tuiles Wang traditionnelles, ces tuiles assignent des couleurs aux coins plutôt qu'aux bords. Cela permet une plus grande flexibilité et variation dans les textures. Notre méthode applique des techniques d'inpainting pour s'assurer que chaque coin s'ajuste parfaitement avec les tuiles voisines.

Applications pratiques

Notre nouvelle méthode de génération de textures offre de nombreuses applications pratiques dans le graphisme. Elle peut être utilisée dans la conception de jeux, l'animation et d'autres domaines où des textures réalistes sont nécessaires. La capacité à générer des textures variées et carrelables ouvre de nouvelles possibilités créatives pour les artistes et les designers.

Mise en œuvre conviviale

Un des grands avantages de notre méthode, c'est qu'elle peut être facilement mise en œuvre en utilisant des modèles existants. Les utilisateurs peuvent utiliser des modèles de diffusion entraînés disponibles publiquement pour générer des textures sans avoir besoin d'un entraînement extensif ou d'une configuration complexe. Cette accessibilité favorise l'utilisation par des utilisateurs non techniques.

Conclusion

Dans ce papier, on a présenté une méthode novatrice pour générer des textures carrelables grâce à des techniques d'inpainting guidées par des images existantes. Notre approche permet une grande diversité et évite les pièges courants des motifs répétitifs associés aux méthodes traditionnelles de génération de textures. Avec notre méthode flexible, les utilisateurs peuvent créer une grande variété de textures qui s'ajustent parfaitement.

Les travaux futurs se concentreront sur l'optimisation du processus de génération de tuiles et l'exploration de nouveaux schémas de carrelage, améliorant finalement les options créatives disponibles pour les artistes et les designers.

Source originale

Titre: Content-aware Tile Generation using Exterior Boundary Inpainting

Résumé: We present a novel and flexible learning-based method for generating tileable image sets. Our method goes beyond simple self-tiling, supporting sets of mutually tileable images that exhibit a high degree of diversity. To promote diversity we decouple structure from content by foregoing explicit copying of patches from an exemplar image. Instead we leverage the prior knowledge of natural images and textures embedded in large-scale pretrained diffusion models to guide tile generation constrained by exterior boundary conditions and a text prompt to specify the content. By carefully designing and selecting the exterior boundary conditions, we can reformulate the tile generation process as an inpainting problem, allowing us to directly employ existing diffusion-based inpainting models without the need to retrain a model on a custom training set. We demonstrate the flexibility and efficacy of our content-aware tile generation method on different tiling schemes, such as Wang tiles, from only a text prompt. Furthermore, we introduce a novel Dual Wang tiling scheme that provides greater texture continuity and diversity than existing Wang tile variants.

Auteurs: Sam Sartor, Pieter Peers

Dernière mise à jour: 2024-09-21 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.14184

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.14184

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

Plus d'auteurs

Articles similaires

Vision par ordinateur et reconnaissance des formesAméliorer l'apprentissage avec peu d'exemples grâce aux caractéristiques textuelles

Combiner des données textuelles et visuelles améliore la performance de l'apprentissage par quelques exemples.

Heethanjan Kanagalingam, Thenukan Pathmanathan, Navaneethan Ketheeswaran

― 6 min lire